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主成分分析（PCA）和奇異值分解（SVD）

【推薦系統(tǒng)】特征值分解（譜分解）和奇異值分解（SVD），即在PCA上的應(yīng)用

Stanford機(jī)器學(xué)習(xí)-數(shù)據(jù)降維

通俗易懂的講解奇異值分解(SVD)和主成分分析(PCA)

PCA線性代數(shù)講解

【機(jī)器學(xué)習(xí)】這次終于徹底理解了奇異值分解(SVD)原理及應(yīng)用

SVD與PCA

Python使用三種方法實(shí)現(xiàn)PCA算法

五步掌握主成分分析法：數(shù)據(jù)少少，信息多多！

矩陣特征值分解與奇異值分解含義解析及應(yīng)用

機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)(5)

PCA數(shù)學(xué)原理

協(xié)方差矩陣的意義及其應(yīng)用，線性代數(shù)和各種應(yīng)用之間的一個(gè)聯(lián)系

PCA 白化 ZCA白化

機(jī)器學(xué)習(xí)算法復(fù)習(xí)-譜聚類（轉(zhuǎn)）

如何通俗的解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的10大算法？

線性代數(shù)在數(shù)據(jù)科學(xué)中的十個(gè)強(qiáng)大應(yīng)用（一）

線性代數(shù)問(wèn)題：當(dāng)矩陣中每個(gè)列向量的和都為1時(shí),一定有一個(gè)特征值是1,這個(gè)怎么推導(dǎo)啊?

R學(xué)習(xí)|用R語(yǔ)言做分析（16）

【簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)】奇異值分解(SVD)

PCA降維算法總結(jié)以及matlab實(shí)現(xiàn)PCA(個(gè)人的一點(diǎn)理解)

機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)(4)-線性判別分析（LDA）, 主成分分析(PCA)

PCA 降維算法詳解 以及代碼示例

數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)：PCA算法

基于Python和Numpy的主成分分析

主成分分析(PCA)原理及推導(dǎo)(轉(zhuǎn))